Постановка задачи оптимизации при обучении нейронной сети
Пусть имеется нейронная сеть, выполняющая преобразование F:XY векторов X из признакового пространства входов X в вектора Y выходного пространства Y. Сеть находится в состоянии W из пространства состояний W. Пусть далее имеется обучающая выборка (X,Y), = 1..p. Рассмотрим полную ошибку E, делаемую сетью в состоянии W.
Отметим два свойства полной ошибки. Во-первых, ошибка E=E(W) является функцией состояния W, определенной на пространстве состояний. По определению, она принимает неотрицательные значения. Во-вторых, в некотором обученном состоянии W*, в котором сеть не делает ошибок на обучающей выборке, данная функция принимает нулевое значение. Следовательно, обученные состояния являются точками минимума введенной функции E(W).
Таким образом, задача обучения нейронной сети является задачей поиска минимума функции ошибки в пространстве состояний, и, следовательно, для ее решения могут применяться стандарные методы теории оптимизации. Эта задача относится к классу многофакторных задач, так, например, для однослойного персептрона с N входами и M выходами речь идет о поиске минимума в NxM-мерном пространстве.
На практике могут использоваться нейронные сети в состояниях с некоторым малым значением ошибки, не являющихся в точности минимумами функции ошибки. Другими словами, в качестве решения принимается некоторое состояние из окрестности обученного состояния W*. При этом допустимый уровень ошибки определяется особенностями конкретной прикладной задачи, а также приемлимым для пользователя объемом затрат на обучение.
Задача
Синаптические весовые коэффициенты однослойного персептрона с двумя входами и одним выходом могут принимать значения -1 или 1. Значение порога равно нулю. Рассмотреть задачу обучения такого персептрона логической функции “и”, как задачу многофакторной комбинаторной оптимизации. Для обучающей выборки использовать все комбинации двоичных входов.
Лекция 6. Многослойный персептрон.
Ограничения однослойных нейронных сетей. Необходимость иерархической организации нейронной системы. Многослойный ПЕРСЕПТРОН. Алгоритм обратного распространения ошибок.
Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур.
На предыдущих лекциях нам уже пришлось встретиться с весьма жесткими ограничениями на возможности однослойных сетей, в частности с требованием линейной разделимости классов. Особенности строения биологических сетей подталкивают тсследователя к использованию более сложных, и в частности, иерархических архитектур. Идея относительно проста - на низших уровнях иерархии классы преобразуются таким образом, чтобы сформировать линейно разделимые множества, которые в свою очередь будут успешно распознаваться нейронами на следующих (высших) уровнях иерархии.
Однако основной проблемой, традиционно ограничивающей возможные сетевые топологии простейшими структурами, является проблема обучения. На этапе обучения сети пред'являются некоторые входные образы, называемые обучающей выборкой, и исследуются получаемые выходные реакции. Цель обучения состоит в приведении наблюдаемых реакций на заданной обучающей выборке к требуемым (адекватным) реакциям путем изменения состояний синаптических связей. Сеть считается обученной, если все реакции на заданном наборе стимулов являются адекватными. Данная классическая схема обучения с учителем требует явного знания ошибок при функционировании каждого нейрона, что, разумеется, затруднено для иерархических систем, где непосредственно контролируются только входы и выходы. Кроме того, необходимая избыточность в иерархических сетях приводит к тому, что состояние обучения может быть реализовано многими способами, что делает само понятие “ошибка, делаемая данным нейроном” весьма неопределенным.
Наличие таких серьезных трудностей в значительной мере сдерживало прогресс в области нейронных сетей вплоть до середины 80-х годов, когда были получены эффективные алгоритмы обучения иерархических сетей.